基于机器学习mirna靶基因预测

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1、PredictionofmicroRNAtargetsbasedonmachinelearningCandidateZhangYuanSupervisorProf．GaoXiepingCollegeCollegeofInformationEngineeringProgramSignalandInformationProcessingSpecializationWaveletAnalysisandIntelligenceSignalProcessingDegreeTechnologyMasterUniversi

2、tyXiangtanUniversitythDateMay30，2012湘潭大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的

3、复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湘潭大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日摘要随着RNA干扰机制(RNAi)的发现，非编码RNA在基因表达和调控方面的功能受到了前所未有的关注，而miRNA因其与生物体的多项调控功能有着密切联系而成为关注重点。miRNA主要通过与其靶基因相互作用进而调控基因的表达，因此对miRNA靶基因的研究有助于我们理解miRNA的调

4、控机制，是研究miRNA调控功能的关键步骤。现有的鉴定miRNA靶基因的实验技术价格昂贵，对实验的设备、环境以及操作人员的技术水平要求高，不适合对miRNA靶基因展开大批量、高置信度的鉴定实验。因此，在研发新的miRNA靶基因鉴定实验技术的同时，研究者正积极探索使用生物信息学的方法预测miRNA靶基因。目前已有的miRNA靶基因预测方法分为基于序列的方法和基于机器学习的方法。基于序列的方法在miRNA靶基因实验数据少，对miRNA的靶基因识别机制尚不了解的情况下非常适用。然而，随着miRNA靶基因实验数据的极

5、速增长，基于序列的方法很难从庞大的数据中挖掘有效信息，且不能有效模拟复杂的miRNA作用机制，因此目前对miRNA靶基因的预测主要集中在基于机器学习的方法上。到目前为止，很多专家和学者提出了多种基于机器学习的miRNA靶基因预测方法，虽然这些方法在miRNA靶基因预测中都取得了一定成果，但普遍存在训练样本集不够完善、特征提取具有偏向性的问题。此外，靶基因特征的优化选择过程及分类器的使用都相对比较简单。针对以上问题，本文提出了新的基于机器学习的miRNA靶基因预测方法：首先对训练样本集的选取方法做出改进，引入m

6、irWIP方法中构建训练样本集的方法，结合蛋白质免疫沉淀反应得到线虫中的miRNA靶基因作为本文实验数据集；其次，在选用具有代表性的miRNA靶基因特征的同时，设计提取了三核苷酸使用频率、三联体和部分位点可接近性三类新特征；再次，使用遗传算法对特征进行选择与优化，在保证预测精度的同时降低特征的维数；最后，分别使用k-最近邻法、支持向量机、神经网络三种分类器在不同实验数据集下对miRNA靶基因进行预测。实验结果表明，在不同实验数据集下，本文算法均获得了较高的预测精度。与此同时，为了进一步验证本文算法的有效性，我

7、们使用独立测试集进行对比实验。实验结果表明，本文算法均优于经典的线虫miRNA靶基因预测方法。关键词：miRNA；miRNA靶基因；预测；蛋白质免疫沉淀；机器学习；IAbstractWiththediscoveryofRNAinterference(RNAi),theroleofnon-codingRNA(ncRNA)ingeneexpressionandregulationhasbeenconcernedunprecedentedly,andmicroRNA(miRNA)hasbecomearesearch

8、focusbecauseofthecloserelationshipwithmanyregulationfunctionoforganisms.Generally,miRNAsregulatethegeneexpressionbymeansoftheinteractionwiththeirtargetgenes,sothestudyofmiRNAtargetshassignificantmeanin